【摘 要】
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为了改进舰船辐射噪声分类系统的性能，进一步提高识别准确率，文章提出了一种基于多特征的小波包分解在长短期记忆（LongShort-TermMemory,LSTM）网络中分类的方法。该方法首先通过小波包分解技术，分频段提取舰船辐射噪声的多种特征，将提取的特征利用主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）进行数据降维，通过添加注意力机制（Attention Mec
【基金项目】
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国家自然科学基金（52071164）资助项目； 江苏省研究生科研与实践创新计划项目（KYCX21＿3505）；
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为了改进舰船辐射噪声分类系统的性能，进一步提高识别准确率，文章提出了一种基于多特征的小波包分解在长短期记忆（LongShort-TermMemory,LSTM）网络中分类的方法。该方法首先通过小波包分解技术，分频段提取舰船辐射噪声的多种特征，将提取的特征利用主成分分析法（Principal Component Analysis, PCA）进行数据降维，通过添加注意力机制（Attention Mechanism）算法的LSTM网络，对辐射噪声结果分类，提高了学习效率和识别准确率。为了更精细地提取特征，分频段提取了舰船辐射噪声的时频域特征、小波变换特征和梅尔倒谱系数等特征，并将分频段与不分频段的特征、多特征与单一特征、不同信噪比间的算法性能进行对比。实验结果表明，基于小波包分解和PCA-Attention-LSTM的模型可以有效地提高舰船辐射噪声分类的性能，是一种可行的分类方法。
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